1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI

大家都只要28届的

211本，Java后端，27届。从3月开始投暑期实习，到现在投了差不多30家，结果是：0面试。 一开始以为是投得不够多，后来加到每天5-10家，还是没有动静。上周让学长看了简历，他说我项目描述写得太泛泛，没有量化结果，而且岗位匹配度不够，有些投的是后端，简历里写的却是全栈。 这两天重新梳理了一遍，把项目按不同岗位拆成了几个版本。投递的时候用网申助手把基础信息一键填了，省下的时间专门改项目描述和岗位匹配度。 想问问投了暑期实习的uu，你们投了多少家，拿到多少面试？30家0面试正常吗？😥😭😭😭